JP7048906B2 - Area recommendation device - Google Patents

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Description

領域推薦装置に関する。 Regarding the area recommendation device.

共用オフィス等のフリーアドレス空間において、入室時に、対象者にとって快適な座席を推薦する技術がある。特許文献１（特開２０１４－２１４９７５号公報）においては、対象者にとって快適な複数の座席を推薦している。 In a free address space such as a shared office, there is a technology to recommend a comfortable seat for the target person when entering the room. Patent Document 1 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-214975) recommends a plurality of seats that are comfortable for the subject.

座席を推薦する際に推薦理由が提示されていなければ、判断材料がないため、対象者は、複数の推薦座席の中から好みの座席を選択しづらいという課題がある。 If the reason for recommendation is not presented when recommending a seat, there is a problem that it is difficult for the subject to select a favorite seat from a plurality of recommended seats because there is no judgment material.

第１観点の領域推薦装置は、対象空間内の複数の対象領域の中から、対象者に推薦する１又は複数の推薦領域を決定する。領域推薦装置は、領域情報取得部と、推薦領域決定部と、提示部とを備えている。領域情報取得部は、対象領域に関する情報である領域情報を取得する。推薦領域決定部は、領域情報を基に、推薦領域を決定する。提示部は、１又は複数の推薦領域と、推薦領域を決定した推薦理由と、を対象者に対して提示する。 The area recommendation device of the first aspect determines one or a plurality of recommended areas to be recommended to the target person from the plurality of target areas in the target space. The area recommendation device includes an area information acquisition unit, a recommended area determination unit, and a presentation unit. The area information acquisition unit acquires area information which is information about the target area. The recommended area determination unit determines the recommended area based on the area information. The presentation unit presents one or more recommended areas and the reason for the recommendation that determines the recommended area to the target person.

第１観点の領域推薦装置では、提示部は、１又は複数の推薦領域に加え、推薦領域を決定した推薦理由を、対象者に対して提示する。そのため、対象者は、推薦理由を考慮して、複数の推薦領域の中から好みの領域を選択することができる。 In the area recommendation device of the first aspect, the presentation unit presents to the target person the reason for recommendation that determines the recommended area, in addition to one or a plurality of recommended areas. Therefore, the target person can select a favorite area from a plurality of recommended areas in consideration of the reason for recommendation.

第２観点の領域推薦装置は、第１観点の領域推薦装置であって、推薦領域決定部は、対象者及び対象領域に関する、過去の領域情報である過去領域情報を含む過去情報と、現在の領域情報である現在領域情報を含む現在情報と、の類似の程度を示す第１類似度を算出して、推薦領域を決定する。 The area recommendation device of the second viewpoint is the area recommendation device of the first viewpoint, and the recommended area determination unit includes past information including past area information which is past area information regarding the target person and the target area, and the present. The recommended area is determined by calculating the first degree of similarity indicating the degree of similarity with the current information including the current area information which is the area information.

第３観点の領域推薦装置は、第２観点の領域推薦装置であって、対象者の生体情報を取得する生体情報取得部をさらに備える。過去情報は、対象者認証部において認証された対象者に関する過去の生体情報である過去生体情報をさらに含む。現在情報は、対象者に関する現在の生体情報である現在生体情報をさらに含む。 The area recommendation device of the third viewpoint is the area recommendation device of the second viewpoint, and further includes a biometric information acquisition unit for acquiring biometric information of the subject. The past information further includes past biometric information which is past biometric information about the subject who has been authenticated by the subject authentication unit. The current information further includes the current biometric information, which is the current biometric information about the subject.

第４観点の領域推薦装置は、第２観点又は第３観点のいずれかの領域推薦装置であって、領域情報は、領域情報項目から構成される。領域情報項目は、温度、湿度、照度、照明の色、騒音、椅子の種類、テーブルの種類、個人用か共用か、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含む。推薦領域決定部は、過去領域情報と現在領域情報との、領域情報項目ごとの類似の程度を示す第２類似度をさらに算出する。 The area recommendation device of the fourth viewpoint is the area recommendation device of either the second viewpoint or the third viewpoint, and the area information is composed of the area information items. Area information items include temperature, humidity, illuminance, lighting color, noise, chair type, table type, personal or shared, window presence / absence, population density, presence / absence of outlets, and proximity of OA equipment. Includes at least one. The recommended area determination unit further calculates a second degree of similarity indicating the degree of similarity between the past area information and the current area information for each area information item.

第４観点の領域推薦装置では、推薦領域決定部は、過去領域情報と現在領域情報との、領域情報項目ごとの類似の程度を示す第２類似度をさらに算出する。そのため、領域推薦装置は、推薦理由として、領域情報項目ごとの第２類似度を用いることができる。その結果、対象者は、判断材料が増え、複数の推薦領域の中から好みの領域を選択しやすくなる。 In the region recommendation device of the fourth aspect, the recommended region determination unit further calculates the second similarity degree indicating the degree of similarity between the past region information and the current region information for each region information item. Therefore, the area recommendation device can use the second similarity for each area information item as the reason for recommendation. As a result, the subject has more judgment materials and can easily select a favorite area from a plurality of recommended areas.

第５観点の領域推薦装置は、第４観点の領域推薦装置であって、対象者の希望条件を取得する希望条件取得部をさらに備える。希望条件は、対象者が優先する領域情報項目である優先領域情報項目を含む。推薦領域決定部は、優先領域情報項目に関する第２類似度を算出して、推薦領域を決定する。 The area recommendation device of the fifth viewpoint is the area recommendation device of the fourth viewpoint, and further includes a desired condition acquisition unit for acquiring the desired conditions of the target person. The desired condition includes a priority area information item which is a priority area information item for the target person. The recommended area determination unit calculates the second similarity with respect to the priority area information item and determines the recommended area.

第５観点の領域推薦装置では、対象者に希望条件がある場合、推薦領域決定部は、優先領域情報項目に関する第２類似度を算出して、推薦領域を決定する。そのため、領域推薦装置は、優先領域情報項目だけを考慮して、推薦領域を決定することができる。その結果、対象者は、好みの領域情報項目だけを考慮した領域の推薦を受けることができる。 In the region recommendation device of the fifth aspect, when the target person has a desired condition, the recommended region determination unit calculates the second similarity with respect to the priority region information item and determines the recommended region. Therefore, the area recommendation device can determine the recommended area by considering only the priority area information item. As a result, the target person can receive the recommendation of the area considering only the favorite area information item.

第６観点の領域推薦装置は、第１観点から第５観点のいずれかの領域推薦装置であって、領域情報は、領域情報項目から構成される。領域情報項目は、温度、湿度、照度、照明の色、騒音、椅子の種類、テーブルの種類、個人用か共用か、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含む。提示部が提示する推薦理由には、少なくとも推薦領域に関する、１又は複数の領域情報項目が含まれる。 The area recommendation device of the sixth viewpoint is any of the area recommendation devices from the first viewpoint to the fifth viewpoint, and the area information is composed of the area information items. Area information items include temperature, humidity, illuminance, lighting color, noise, chair type, table type, personal or shared, window presence / absence, population density, presence / absence of outlets, and proximity of OA equipment. Includes at least one. The recommendation reason presented by the presentation unit includes at least one or more area information items relating to the recommended area.

第７観点の領域推薦装置は、第１観点から第６観点のいずれかの領域推薦装置であって、提示部は、対象者に関する領域情報に基づいて、対象者の利用履歴をさらに提示する。 The area recommendation device of the seventh viewpoint is any of the area recommendation devices from the first viewpoint to the sixth viewpoint, and the presenting unit further presents the usage history of the target person based on the area information regarding the target person.

第７観点の領域推薦装置では、提示部は、対象者の利用履歴をさらに提示する。そのため、対象者は、過去の利用履歴を参考にして、推薦領域を選択することができる。 In the area recommendation device of the seventh aspect, the presentation unit further presents the usage history of the target person. Therefore, the target person can select the recommended area with reference to the past usage history.

第８観点の領域推薦装置は、第１観点から第７観点のいずれかの領域推薦装置であって、対象者が選択した領域の位置情報である選択領域情報を取得する選択領域情報取得部をさらに備える。提示部は、選択領域情報に関する領域情報をさらに提示する。 The area recommendation device of the eighth viewpoint is any area recommendation device from the first viewpoint to the seventh viewpoint, and is a selection area information acquisition unit that acquires the selection area information which is the position information of the area selected by the target person. Further prepare. The presentation unit further presents area information regarding the selected area information.

第８観点の領域推薦装置では、提示部は、対象者から取得した選択領域情報に関する領域情報を提示する。そのため、対象者は、推薦領域以外の、現在未利用の対象領域についての領域情報も参照することができる。 In the area recommendation device of the eighth aspect, the presentation unit presents the area information regarding the selected area information acquired from the target person. Therefore, the target person can also refer to the area information about the currently unused target area other than the recommended area.

対象空間の平面図である。It is a plan view of the target space. 領域推薦装置の構成図である。It is a block diagram of the area recommendation apparatus. 領域推薦装置の構成図である。It is a block diagram of the area recommendation apparatus. 領域推薦装置の構成図である。It is a block diagram of the area recommendation apparatus. 領域推薦装置の構成図である。It is a block diagram of the area recommendation apparatus. 領域基本情報を示す図である。It is a figure which shows the area basic information. 利用者情報を示す図である。It is a figure which shows the user information. 利用情報を示す図である。It is a figure which shows the usage information. 環境情報を示す図である。It is a figure which shows the environmental information. 領域特徴情報を示す図である。It is a figure which shows the area characteristic information. 生体情報を示す図である。It is a figure which shows the biological information. サイネージの画面を示す図である。It is a figure which shows the screen of a signage. 推薦領域決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a recommended area determination process. 推薦領域決定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a recommended area determination process. 過去の利用情報を示す図である。It is a figure which shows the past usage information. 過去情報を示す図である。It is a figure which shows the past information. 過去多次元情報点を示す図である。It is a figure which shows the past multidimensional information point. 多次元空間における過去多次元情報点を示す図である。It is a figure which shows the past multidimensional information point in a multidimensional space. データクリーニング後の過去多次元情報点及び多次元快適領域を示す図である。It is a figure which shows the past multidimensional information point and multidimensional comfort area after data cleaning. 多次元快適領域重心を示す図である。It is a figure which shows the center of gravity of a multidimensional comfort area. 多次元空間における現在多次元情報点を示す図である。It is a figure which shows the present multidimensional information point in a multidimensional space. 多次元快適領域重心と、現在多次元情報点との第１距離を示す図である。It is a figure which shows the 1st distance between a multidimensional comfort area center of gravity, and present multidimensional information point. 多次元快適領域重心と、現在多次元情報点との第２距離を示す図である。It is a figure which shows the 2nd distance between a multidimensional comfort area center of gravity, and present multidimensional information point. 現在の未利用の対象領域に関する利用情報を示す図である。It is a figure which shows the usage information about the present unused target area. 現在情報を示す図である。It is a figure which shows the present information. 現在多次元情報点を示す図である。It is a figure which shows the present multidimensional information point. サイネージの画面を示す図である。It is a figure which shows the screen of a signage. サイネージの画面を示す図である。It is a figure which shows the screen of a signage. サイネージの画面を示す図である。It is a figure which shows the screen of a signage. サイネージの画面を示す図である。It is a figure which shows the screen of a signage.

（１）全体構成
領域推薦装置１００は、対象空間８０内の複数の対象領域８１の中から、対象者に推薦する１又は複数の推薦領域Ｒ８１を決定する。対象空間８０は、例えば、共用オフィス等のフリーアドレス空間である。図１に、対象空間８０の平面図を示す。領域推薦装置１００は、例えば、対象空間８０の入口８４付近に設置される。対象領域８１は、対象空間８０の利用者に提供する、複数の領域である。対象領域８１は、例えば、座席、部屋、スペース等の任意の領域である。図１では、対象領域８１の例として、１人用座席８１ａ、２人用座席８１ｂ、会議室８１ｃを示している。ここで、利用者という言葉は、対象空間８０の利用者という意味で用いる。対象者という言葉は、対象空間８０の利用者の内、特に領域推薦装置１００によって、領域の推薦を受ける者という意味で用いる。 (1) Overall configuration The area recommendation device 100 determines one or a plurality of recommended areas R81 to be recommended to the target person from the plurality of target areas 81 in the target space 80. The target space 80 is, for example, a free address space such as a shared office. FIG. 1 shows a plan view of the target space 80. The area recommendation device 100 is installed near the entrance 84 of the target space 80, for example. The target area 81 is a plurality of areas provided to the user of the target space 80. The target area 81 is, for example, an arbitrary area such as a seat, a room, or a space. In FIG. 1, as an example of the target area 81, a seat for one person 81a, a seat for two people 81b, and a conference room 81c are shown. Here, the word user is used to mean a user of the target space 80. The term "target person" is used to mean a person who is recommended by the area recommendation device 100 among the users of the target space 80.

領域推薦装置１００は、図２Ａに示すように、主として、領域情報取得部１と、生体情報取得部６０と、情報記憶部４０と、推薦領域決定部５０と、希望条件取得部９０と、提示部９２とを備える。 As shown in FIG. 2A, the area recommendation device 100 mainly presents the area information acquisition unit 1, the biological information acquisition unit 60, the information storage unit 40, the recommendation area determination unit 50, and the desired condition acquisition unit 90. A unit 92 is provided.

また、領域推薦装置１００は、制御演算装置と記憶装置とを備える。制御演算装置には、ＣＰＵ又はＧＰＵといったプロセッサを使用できる。制御演算装置は、記憶装置に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って所定の画像処理や演算処理を行う。さらに、制御演算装置は、プログラムに従って、演算結果を記憶装置に書き込んだり、記憶装置に記憶されている情報を読み出したりすることができる。領域情報取得部１と、生体情報取得部６０と、情報記憶部４０と、推薦領域決定部５０と、希望条件取得部９０と、提示部９２とは、制御演算装置により実現される各種の機能ブロックである。 Further, the area recommendation device 100 includes a control calculation device and a storage device. A processor such as a CPU or GPU can be used as the control arithmetic unit. The control arithmetic unit reads out a program stored in the storage device, and performs predetermined image processing and arithmetic processing according to this program. Further, the control arithmetic unit can write the arithmetic result to the storage device and read the information stored in the storage device according to the program. The area information acquisition unit 1, the biological information acquisition unit 60, the information storage unit 40, the recommendation area determination unit 50, the desired condition acquisition unit 90, and the presentation unit 92 have various functions realized by the control arithmetic unit. It is a block.

（２）詳細構成
（２－１）領域情報取得部
領域情報取得部１は、対象領域８１に関する情報である領域情報２を取得する。領域情報２は、領域情報項目２ａから構成される。領域情報項目２ａは、温度、湿度、照度、照明の色、騒音、椅子の種類、テーブルの種類、個人用か共用か、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含む。図２Ｂは、図２Ａにおける領域情報取得部１及び生体情報取得部６０の詳細を示した図である。図２Ｂに示すように、領域情報取得部１は、利用情報取得部１０と、環境情報取得部２０と、特徴情報取得部３０とを備える。領域情報２は、利用情報取得部１０から取得した利用情報１１と、環境情報取得部２０から取得した環境情報２１と、特徴情報取得部３０から取得した領域特徴情報３１とを含む。 (2) Detailed configuration (2-1) Area information acquisition unit The area information acquisition unit 1 acquires area information 2 which is information about the target area 81. The area information 2 is composed of the area information item 2a. Area information item 2a includes temperature, humidity, illuminance, lighting color, noise, chair type, table type, personal or shared, window presence / absence, population density, presence / absence of outlets, and proximity of OA equipment. Includes at least one of. FIG. 2B is a diagram showing details of the area information acquisition unit 1 and the biological information acquisition unit 60 in FIG. 2A. As shown in FIG. 2B, the area information acquisition unit 1 includes a usage information acquisition unit 10, an environment information acquisition unit 20, and a feature information acquisition unit 30. The area information 2 includes the usage information 11 acquired from the usage information acquisition unit 10, the environment information 21 acquired from the environment information acquisition unit 20, and the area feature information 31 acquired from the feature information acquisition unit 30.

（２－１－１）利用情報取得部
利用情報取得部１０は、対象領域８１における人の利用状況に関する利用情報１１を取得する。図２Ｂに示すように、利用情報取得部１０は、基本情報取得部１２と、利用者情報取得部１４と、認証部１６とを備える。 (2-1-1) Usage Information Acquisition Unit The usage information acquisition unit 10 acquires usage information 11 regarding the usage status of a person in the target area 81. As shown in FIG. 2B, the usage information acquisition unit 10 includes a basic information acquisition unit 12, a user information acquisition unit 14, and an authentication unit 16.

（２－１－１－１）基本情報取得部
図２Ｂに示すように、基本情報取得部１２は、対象領域８１に関する基本情報である領域基本情報１３を取得する。 (2-1-1-1) Basic Information Acquisition Unit As shown in FIG. 2B, the basic information acquisition unit 12 acquires the area basic information 13 which is the basic information regarding the target area 81.

図３に、領域基本情報１３の例を示す。領域基本情報１３は、主な項目として、「対象領域」と、「範囲」とを有する。「照明の色」以降の項目については、後述する。 FIG. 3 shows an example of the area basic information 13. The area basic information 13 has a "target area" and a "range" as main items. The items after "illumination color" will be described later.

「対象領域」には、対象領域８１の名称が格納される。図３では、「座席Ａ」等が格納されている。 The name of the target area 81 is stored in the “target area”. In FIG. 3, "seat A" and the like are stored.

「範囲」には、「対象領域」の座標範囲が格納される。図３では、「範囲Ａ」等が格納されている。 The coordinate range of the "target area" is stored in the "range". In FIG. 3, "range A" and the like are stored.

領域基本情報１３は、事前に設定できる内容である。 The area basic information 13 is a content that can be set in advance.

（２－１－１－２）利用者情報取得部
図２Ｂに示すように、利用者情報取得部１４は、対象空間８０の利用者に関する情報である利用者情報１５を取得する。 (2-1-1-2) User Information Acquisition Unit As shown in FIG. 2B, the user information acquisition unit 14 acquires user information 15 which is information about a user in the target space 80.

図４に、利用者情報１５の例を示す。利用者情報１５は、主な項目として、「利用者ＩＤ」と、「氏名」と、「顔画像」とを有する。 FIG. 4 shows an example of user information 15. The user information 15 has a "user ID", a "name", and a "face image" as main items.

利用者情報取得部１４は、対象空間８０の利用者の登録を行う。利用者情報取得部１４は、利用者から「氏名」と「顔画像」等の情報を受け取り、利用者を一意に特定する「利用者ＩＤ」を発行する。これらの情報が、利用者情報１５に格納される。図４では、「利用者ＩＤ」に「１００」等が、「氏名」に「〇〇」等が、「顔画像」に「／ｐｉｃ／ａａａ．ｊｐｅｇ」等が格納されている。 The user information acquisition unit 14 registers the user of the target space 80. The user information acquisition unit 14 receives information such as a "name" and a "face image" from the user, and issues a "user ID" that uniquely identifies the user. These information are stored in the user information 15. In FIG. 4, "100" or the like is stored in the "user ID", "○○" or the like is stored in the "name", and "/pic/aaa.jpeg" or the like is stored in the "face image".

（２－１－１－３）認証部
認証部１６は、対象空間８０内の利用者を認証する。認証には、例えば、顔認証、指紋認証、パスワード認証等を用いる。本実施形態では、認証部１６は、顔認証によって利用者を認証する。具体的には、図２Ｂに示すように、認証部１６は、対象空間８０内で検出された顔画像と、利用者情報１５とに基づいて、利用者を認証する。顔画像の検出には、例えば、物体検出カメラ等を用いる。図２Ｂでは、物体検出カメラ等を、検出器Ｄとして示している。 (2-1-1-3) Authentication unit The authentication unit 16 authenticates the user in the target space 80. For the authentication, for example, face authentication, fingerprint authentication, password authentication and the like are used. In the present embodiment, the authentication unit 16 authenticates the user by face recognition. Specifically, as shown in FIG. 2B, the authentication unit 16 authenticates the user based on the face image detected in the target space 80 and the user information 15. For the detection of the face image, for example, an object detection camera or the like is used. In FIG. 2B, an object detection camera or the like is shown as a detector D.

認証部１６は、認証された利用者の利用者ＩＤを出力することができる。 The authentication unit 16 can output the user ID of the authenticated user.

（２－１－１－４）利用情報
図２Ｂに示すように、利用情報取得部１０は、領域基本情報１３、利用者情報１５及び認証部１６の機能から、利用情報１１を取得する。 (2-1-1-4) Usage Information As shown in FIG. 2B, the usage information acquisition unit 10 acquires usage information 11 from the functions of the area basic information 13, the user information 15, and the authentication unit 16.

図５に、利用情報１１の例を示す。利用情報１１は、主な項目として、「対象領域」と、「日付」と、「時刻」と、「利用者ＩＤ」とを有する。 FIG. 5 shows an example of usage information 11. The usage information 11 has a "target area", a "date", a "time", and a "user ID" as main items.

「対象領域」は、領域基本情報１３の「対象領域」から取得する。図５では、「座席Ａ」等が格納されている。 The "target area" is acquired from the "target area" of the area basic information 13. In FIG. 5, "seat A" and the like are stored.

「日付」には、利用情報１１を取得した日付が格納される。図５では、「２０２０年１月２９日」が格納されている。「日付」は、例えば、領域推薦装置１００が備える制御演算装置の内部タイマー等から取得する。 In the "date", the date when the usage information 11 is acquired is stored. In FIG. 5, "January 29, 2020" is stored. The "date" is acquired from, for example, an internal timer of the control arithmetic unit included in the area recommendation device 100.

「時刻」には、利用情報１１を取得した時刻が格納される。本実施形態では、１時間毎に、利用情報１１及び、後述する環境情報２１、領域特徴情報３１及び生体情報６１を取得する。そのため、図５では、「１０：００」、「１１：００」のように、１時間毎の時刻が格納されている。「時刻」は、例えば、領域推薦装置１００が備える制御演算装置の内部タイマー等から取得する。 In the "time", the time when the usage information 11 is acquired is stored. In the present embodiment, the usage information 11, the environmental information 21, the area feature information 31, and the biological information 61, which will be described later, are acquired every hour. Therefore, in FIG. 5, the time for each hour is stored, such as “10:00” and “11:00”. The "time" is acquired from, for example, an internal timer of the control arithmetic unit included in the area recommendation device 100.

「利用者ＩＤ」には、「日付」及び「時刻」に、「対象領域」を利用している利用者の「利用者ＩＤ」が格納される。図５では、「１００」、「ＮＵＬＬ」等が格納されている。「ＮＵＬＬ」は、「対象領域」を利用していないことを示す。「利用者ＩＤ」は、領域基本情報１３、利用者情報１５及び認証部１６の機能から取得する。 In the "user ID", the "user ID" of the user who is using the "target area" is stored in the "date" and the "time". In FIG. 5, "100", "Null" and the like are stored. "Null" indicates that the "target area" is not used. The "user ID" is acquired from the functions of the area basic information 13, the user information 15, and the authentication unit 16.

具体的に、２０２０年１月２９日の１１：００に取得する利用情報１１の取得方法について説明する。まず、図３に示す領域基本情報１３の１行目のレコードを取得する。当該レコードの「対象領域」は「座席Ａ」である。この「座席Ａ」が、利用情報１１の「対象領域」に格納される。利用情報１１の「日付」及び「時刻」は、利用情報１１を２０２０年１月２９日の１１：００に取得しているため、それぞれ「２０２０年１月２９日」及び「１１：００」が格納される。利用情報１１の「利用者ＩＤ」を取得するために、利用情報取得部１０は、図３に示す領域基本情報１３の１行目のレコードの「範囲」が「範囲Ａ」であることから、「範囲Ａ」にいる利用者を認証部１６によって認証する。認証の結果、「利用者ＩＤ」として「１００」が出力されたため、利用情報１１の「利用者ＩＤ」には「１００」が格納される。ここで取得したレコードは、図５の利用情報１１の２行目のレコードに相当する。この処理を、領域基本情報１３のすべてのレコードに対して行うと、２０２０年１月２９日の１１：００における利用情報１１を取得できる。 Specifically, a method of acquiring the usage information 11 to be acquired at 11:00 on January 29, 2020 will be described. First, the record of the first line of the area basic information 13 shown in FIG. 3 is acquired. The "target area" of the record is "seat A". This "seat A" is stored in the "target area" of the usage information 11. As for the "date" and "time" of the usage information 11, since the usage information 11 is acquired at 11:00 on January 29, 2020, "January 29, 2020" and "11:00" are used, respectively. Stored. In order to acquire the "user ID" of the usage information 11, the usage information acquisition unit 10 has set the "range" of the first line record of the area basic information 13 shown in FIG. 3 to be the "range A". The user in "range A" is authenticated by the authentication unit 16. As a result of the authentication, "100" is output as the "user ID", so that "100" is stored in the "user ID" of the usage information 11. The record acquired here corresponds to the record in the second row of the usage information 11 in FIG. When this process is performed for all the records of the area basic information 13, the usage information 11 at 11:00 on January 29, 2020 can be acquired.

図５の利用情報１１から、以下のことがわかる。「座席Ａ」は、「１０：００」と「１１：００」の時点で、利用者ＩＤ「１００」の利用者が利用している。「座席Ｂ」は、「１０：００」の時点では、利用者ＩＤ「２００」の利用者が利用していたが、「１１：００」の時点では、誰も利用していない。「座席Ｃ」は、「１０：００」の時点では、利用者ＩＤ「３００」の利用者が利用していたが、「１１：００」の時点では、利用者ＩＤ「４００」の利用者が利用している。 From the usage information 11 in FIG. 5, the following can be understood. "Seat A" is used by the user with the user ID "100" at the time of "10:00" and "11:00". "Seat B" was used by the user with the user ID "200" at "10:00", but no one was using it at "11:00". "Seat C" was used by the user with the user ID "300" at "10:00", but at the time of "11:00", the user with the user ID "400" was using it. We are using.

（２－１－２）環境情報取得部
図２Ｂに示すように、環境情報取得部２０は、対象領域８１における室内環境に関する環境情報２１を取得する。環境情報２１は、温度、湿度、照度、照明の色及び騒音のうちの少なくとも１つを含む。 (2-1-2) Environmental Information Acquisition Unit As shown in FIG. 2B, the environmental information acquisition unit 20 acquires environmental information 21 related to the indoor environment in the target area 81. The environmental information 21 includes at least one of temperature, humidity, illuminance, illumination color and noise.

図６に、環境情報２１の例を示す。環境情報２１は、主な項目として、「対象領域」と、「日付」と、「時刻」と、「温度」と、「湿度」と、「照度」と、「照明の色」と、「騒音」とを有する。 FIG. 6 shows an example of the environmental information 21. The main items of the environmental information 21 are "target area", "date", "time", "temperature", "humidity", "illuminance", "illumination color", and "noise". ".

「対象領域」、「日付」及び「時刻」については、前述の通りである。 The "target area", "date" and "time" are as described above.

「温度」、「湿度」、「照度」及び「騒音」には、「日付」及び「時刻」における「対象領域」の温度、湿度、照度及び騒音が格納される。 The "temperature", "humidity", "illuminance" and "noise" store the temperature, humidity, illuminance and noise of the "target area" in the "date" and "time".

「照明の色」には、「対象領域」の照明の色が格納される。 The "illumination color" stores the illumination color of the "target area".

「温度」は、例えば、温度センサー等から取得する。図６では、２０℃から２２℃の範囲の値が格納されている。 The "temperature" is acquired from, for example, a temperature sensor or the like. In FIG. 6, values in the range of 20 ° C to 22 ° C are stored.

「湿度」は、例えば、湿度センサー等から取得する。図６では、４９％から５２％の範囲の値が格納されている。 "Humidity" is acquired from, for example, a humidity sensor. In FIG. 6, values in the range of 49% to 52% are stored.

「照度」は、例えば、照度センサー等から取得する。図６では、３００ｌｘから７５０ｌｘの範囲の値が格納されている。 The "illuminance" is acquired from, for example, an illuminance sensor or the like. In FIG. 6, values in the range of 300 lpx to 750 lpx are stored.

「照明の色」は、図３に示す領域基本情報１３の「照明の色」から取得する。図６では、「電球色」、「昼白色」及び「昼光色」が格納されている。 The "illumination color" is acquired from the "illumination color" of the area basic information 13 shown in FIG. In FIG. 6, "bulb color", "daylight white" and "daylight color" are stored.

「騒音」は、例えば、集音マイク等から取得する。図６では、２０ｄＢから４０ｄＢの範囲の値が格納されている。 "Noise" is acquired from, for example, a sound collecting microphone. In FIG. 6, values in the range of 20 dB to 40 dB are stored.

図２Ｂでは、上記の温度センサー等を、検出器Ｄとして示している。 In FIG. 2B, the above temperature sensor and the like are shown as a detector D.

具体的に、２０２０年１月２９日の１１：００に取得する環境情報２１の取得方法について説明する。まず、図３に示す領域基本情報１３の１行目のレコードを取得する。当該レコードの「対象領域」は「座席Ａ」である。この「座席Ａ」が、環境情報２１の「対象領域」に格納される。環境情報２１の「日付」及び「時刻」は、環境情報２１を２０２０年１月２９日の１１：００に取得しているため、それぞれ「２０２０年１月２９日」及び「１１：００」が格納される。環境情報２１の「温度」、「湿度」、「照度」及び「騒音」については、２０２０年１月２９日の１１：００に、温度センサー等から取得した値が格納される。環境情報２１の「照明の色」は、図３に示す領域基本情報１３の１行目のレコードの「照明の色」が「電球色」であるため、「電球色」が格納される。ここで取得したレコードは、図６の環境情報２１の２行目のレコードに相当する。この処理を、領域基本情報１３のすべてのレコードに対して行うと、２０２０年１月２９日の１１：００における環境情報２１を取得できる。 Specifically, a method of acquiring the environmental information 21 to be acquired at 11:00 on January 29, 2020 will be described. First, the record of the first line of the area basic information 13 shown in FIG. 3 is acquired. The "target area" of the record is "seat A". This "seat A" is stored in the "target area" of the environmental information 21. As for the "date" and "time" of the environmental information 21, since the environmental information 21 was acquired at 11:00 on January 29, 2020, "January 29, 2020" and "11:00" are used, respectively. Stored. As for the "temperature", "humidity", "illuminance" and "noise" of the environmental information 21, the values acquired from the temperature sensor or the like are stored at 11:00 on January 29, 2020. As for the "lighting color" of the environment information 21, the "light bulb color" is stored because the "lighting color" of the first line record of the area basic information 13 shown in FIG. 3 is the "light bulb color". The record acquired here corresponds to the record in the second row of the environment information 21 in FIG. When this process is performed for all the records of the area basic information 13, the environment information 21 at 11:00 on January 29, 2020 can be acquired.

（２－１－３）特徴情報取得部
図２Ｂに示すように、特徴情報取得部３０は、対象領域８１における設備及び周辺情報に関する領域特徴情報３１を取得する。 (2-1-3) Feature information acquisition unit As shown in FIG. 2B, the feature information acquisition unit 30 acquires area feature information 31 related to equipment and peripheral information in the target area 81.

領域特徴情報３１は、対象領域８１における椅子の種類、テーブルの種類、個別席の当否、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含む。 The area feature information 31 includes at least one of the type of chair, the type of table, the presence / absence of individual seats, the presence / absence of a window, the population density, the presence / absence of an outlet, and the proximity of OA equipment in the target area 81.

図７に、領域特徴情報３１の例を示す。領域特徴情報３１は、主な項目として、「対象領域」と、「日付」と、「時刻」と、「椅子の種類」と、「テーブルの種類」と、「個人用か共用か」、「窓際の当否」、「人口密度」、「コンセントの有無」、「ＯＡ機器の近さ」とを有する。 FIG. 7 shows an example of the region feature information 31. The area feature information 31 has, as main items, "target area", "date", "time", "chair type", "table type", "personal or shared", and " It has "whether it is right or wrong near the window", "population density", "presence or absence of an outlet", and "closeness of OA equipment".

「椅子の種類」、「テーブルの種」、「個人用か共用か」、「窓際の当否」、「コンセントの有無」及び「ＯＡ機器の近さ」には、「対象領域」の椅子の種類、テーブルの種類、個別席の当否、窓際の当否、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さが格納される。 "Chair type", "table seed", "personal or shared", "whether it is right or wrong by the window", "presence or absence of outlet" and "closeness of OA equipment" are the types of chairs in the "target area". , The type of table, the presence or absence of individual seats, the presence or absence of windows, the presence or absence of outlets, and the proximity of OA equipment are stored.

「人口密度」には、「日付」及び「時刻」における「対象領域」の人口密度が格納される。 In the "population density", the population density of the "target area" in the "date" and the "time" is stored.

「対象領域」、「日付」及び「時刻」については、前述の通りである。 The "target area", "date" and "time" are as described above.

「椅子の種類」、「テーブルの種類」、「個人用か共用か」、「窓際の当否」、「コンセントの有無」及び「ＯＡ機器の近さ」は、図３に示す領域基本情報１３の「椅子の種類」、「テーブルの種類」、「個人用か共用か」、「窓際の当否」、「コンセントの有無」及び「ＯＡ機器の近さ」から取得する。 "Chair type", "table type", "personal or shared", "whether or not the window is right", "presence or absence of an outlet" and "closeness of OA equipment" are the area basic information 13 shown in FIG. Obtained from "Chair type", "Table type", "Personal or shared", "Win / right by window", "Presence / absence of outlet" and "Closeness of OA equipment".

「椅子の種類」は、図７では、「デスクチェアＡ」等が格納されている。「デスクチェアＡ」等は、事前にカテゴライズした値である。 As for the "type of chair", "desk chair A" and the like are stored in FIG. 7. "Desk chair A" and the like are values categorized in advance.

「テーブルの種類」は、図７では、「デスクテーブルＢ」等が格納されている。「デスクテーブルＢ」等は、事前にカテゴライズした値である。 As the "table type", "desk table B" and the like are stored in FIG. 7. "Desk table B" and the like are values categorized in advance.

「個人用か共用か」は、図７では、「個人用」及び「共用」が格納されている。 As for "personal or shared", "personal" and "shared" are stored in FIG. 7.

「窓際の当否」は、図７では、「当」及び「否」が格納されている。 In FIG. 7, "hit" and "hit" are stored as "hit or miss by the window".

「コンセントの有無」は、図７では、「有」及び「無」が格納されている。 As for "presence / absence of outlet", "yes" and "no" are stored in FIG. 7.

「ＯＡ機器の近さ」は、図７では、「１５ｍ以内」等が格納されている。「１５ｍ以内」等は、対象領域８１からＯＡ機器までの距離を、事前にカテゴライズした値である。 As for "closeness of OA equipment", "within 15 m" and the like are stored in FIG. 7. “Within 15 m” and the like are values obtained by categorizing the distance from the target area 81 to the OA device in advance.

「人口密度」は、対象領域８１から所定の範囲内にいる人の数である。「人口密度」は、例えば、物体検出カメラ等を用いて算出する。図２Ｂでは、物体検出カメラ等を、検出器Ｄとして示している。図７では、２人から４人の範囲の値が格納されている。 "Population density" is the number of people within a predetermined range from the target area 81. The "population density" is calculated using, for example, an object detection camera or the like. In FIG. 2B, an object detection camera or the like is shown as a detector D. In FIG. 7, values in the range of 2 to 4 people are stored.

具体的に、２０２０年１月２９日の１１：００に取得する領域特徴情報３１の取得方法について説明する。まず、図３に示す領域基本情報１３の１行目のレコードを取得する。当該レコードの「対象領域」は「座席Ａ」である。この「座席Ａ」が、領域特徴情報３１の「対象領域」に格納される。領域特徴情報３１の「日付」及び「時刻」は、領域特徴情報３１を２０２０年１月２９日の１１：００に取得しているため、それぞれ「２０２０年１月２９日」及び「１１：００」が格納される。領域特徴情報３１の「椅子の種類」、「テーブルの種類」、「個人用か共用か」、「窓際の当否」、「コンセントの有無」及び「ＯＡ機器の近さ」は、領域基本情報１３の１行目のレコードの同じ項目名の値である「デスクチェアＡ」等が格納される。領域特徴情報３１の「人口密度」は、２０２０年１月２９日の１１：００に、物体検出カメラ等を用いて算出した値が格納される。ここで取得したレコードは、図７の領域特徴情報３１の２行目のレコードに相当する。この処理を、領域基本情報１３のすべてのレコードに対して行うと、２０２０年１月２９日の１１：００における領域特徴情報３１を取得できる。 Specifically, a method of acquiring the area feature information 31 to be acquired at 11:00 on January 29, 2020 will be described. First, the record of the first line of the area basic information 13 shown in FIG. 3 is acquired. The "target area" of the record is "seat A". This "seat A" is stored in the "target area" of the area feature information 31. As for the "date" and "time" of the area feature information 31, since the area feature information 31 was acquired at 11:00 on January 29, 2020, "January 29, 2020" and "11:00", respectively. Is stored. "Chair type", "table type", "personal or shared", "whether it is right or wrong by the window", "presence or absence of an outlet", and "closeness of OA equipment" of the area feature information 31 are area basic information 13. "Desk chair A" or the like, which is the value of the same item name in the first line of the record, is stored. The "population density" of the region feature information 31 stores a value calculated by using an object detection camera or the like at 11:00 on January 29, 2020. The record acquired here corresponds to the record in the second row of the area feature information 31 of FIG. When this process is performed on all the records of the area basic information 13, the area feature information 31 at 11:00 on January 29, 2020 can be acquired.

（２－２）生体情報取得部
図２Ｂに示すように、生体情報取得部６０は、対象空間８０内の人の生体情報６１を取得する。 (2-2) Biometric information acquisition unit As shown in FIG. 2B, the biometric information acquisition unit 60 acquires the biometric information 61 of a person in the target space 80.

生体情報６１は、体表面温度、深部体温及び脈拍のうちの少なくとも１つを含む。 The biological information 61 includes at least one of body surface temperature, core body temperature and pulse.

図８に、生体情報６１の例を示す。生体情報６１は、主な項目として、「利用者ＩＤ」と、「日付」と、「時刻」と、「体表面温度」と、「深部体温」と、「脈拍」とを有する。 FIG. 8 shows an example of biological information 61. The biological information 61 has "user ID", "date", "time", "body surface temperature", "deep body temperature", and "pulse" as main items.

「利用者ＩＤ」は、利用者情報１５及び認証部１６の機能から取得する。図８では、「１００」等が格納されている。 The "user ID" is acquired from the functions of the user information 15 and the authentication unit 16. In FIG. 8, "100" and the like are stored.

「日付」及び「時刻」については、前述の通りである。 The "date" and "time" are as described above.

「体表面温度」、「深部体温」及び「脈拍」には、それぞれ「日付」及び「時刻」における、「利用者ＩＤ」が示す利用者の体表面温度、深部体温及び脈拍が格納される。 The "body surface temperature", "core body temperature" and "pulse" store the user's body surface temperature, core body temperature and pulse indicated by the "user ID" at the "date" and "time", respectively.

「体表面温度」は、例えば、サーモカメラ等から取得する。図８では、３３℃から３５℃の範囲の値が格納されている。 The "body surface temperature" is obtained from, for example, a thermo camera or the like. In FIG. 8, values in the range of 33 ° C to 35 ° C are stored.

「深部体温」は、例えば、非接触バイタルセンサー等から取得する。図８では、３６．３℃から３７℃の範囲の値が格納されている。 The "deep body temperature" is obtained from, for example, a non-contact vital sensor or the like. In FIG. 8, values in the range of 36.3 ° C to 37 ° C are stored.

「脈拍」は、例えば、非接触バイタルセンサー等から取得する。図８では、６５回／分から９０回／分の範囲の値が格納されている。 The "pulse" is acquired from, for example, a non-contact vital sensor or the like. In FIG. 8, values in the range of 65 times / minute to 90 times / minute are stored.

図２Ｂでは、上記のサーモカメラ等を、検出器Ｄとして示している。 In FIG. 2B, the above-mentioned thermo camera or the like is shown as a detector D.

具体的に、２０２０年１月２９日の１１：００に取得する生体情報６１の取得方法について説明する。生体情報取得部６０は、認証部１６の機能により、対象空間８０内の利用者を認証する。例えば、「利用者ＩＤ」が「１００」の利用者が認証されたとする。このとき、生体情報６１の「利用者ＩＤ」には、「１００」が格納される。生体情報６１の「日付」及び「時刻」は、生体情報６１を２０２０年１月２９日の１１：００に取得しているため、それぞれ「２０２０年１月２９日」及び「１１：００」が格納される。「体表面温度」、「深部体温」及び「脈拍」については、２０２０年１月２９日の１１：００に、サーモカメラ等から取得した値が格納される。ここで取得したレコードは、図８の生体情報６１の２行目のレコードに相当する。この処理を、対象空間８０内のすべての利用者に対して行うと、２０２０年１月２９日の１１：００における生体情報６１を取得できる。 Specifically, a method of acquiring the biological information 61 to be acquired at 11:00 on January 29, 2020 will be described. The biometric information acquisition unit 60 authenticates the user in the target space 80 by the function of the authentication unit 16. For example, it is assumed that a user whose "user ID" is "100" is authenticated. At this time, "100" is stored in the "user ID" of the biological information 61. As for the "date" and "time" of the biometric information 61, since the biometric information 61 was acquired at 11:00 on January 29, 2020, "January 29, 2020" and "11:00" are used, respectively. Stored. For the "body surface temperature", "deep body temperature" and "pulse", the values acquired from the thermo camera or the like are stored at 11:00 on January 29, 2020. The record acquired here corresponds to the record in the second row of the biological information 61 in FIG. When this process is performed for all users in the target space 80, the biological information 61 at 11:00 on January 29, 2020 can be acquired.

（２－３）情報記憶部
図２Ｃは、図２Ａにおける情報記憶部４０、推薦領域決定部５０、希望条件取得部９０及び提示部９２の詳細を示した図である。図２Ｃに示すように、情報記憶部４０は、領域情報取得部１によって取得した領域情報２と、生体情報取得部６０によって取得した生体情報６１とを記憶する。これらの情報は、領域推薦装置１００が備える記憶装置によって記憶される。 (2-3) Information storage unit FIG. 2C is a diagram showing details of the information storage unit 40, the recommended area determination unit 50, the desired condition acquisition unit 90, and the presentation unit 92 in FIG. 2A. As shown in FIG. 2C, the information storage unit 40 stores the area information 2 acquired by the area information acquisition unit 1 and the biological information 61 acquired by the biological information acquisition unit 60. This information is stored by the storage device included in the area recommendation device 100.

（２－４）推薦領域決定部
図２Ｃに示すように、対象者が領域の推薦を受けるとき、推薦領域決定部５０は、領域情報２を基に、推薦領域Ｒ８１を決定する。 (2-4) Recommended area determination unit As shown in FIG. 2C, when the target person receives a recommendation for an area, the recommended area determination unit 50 determines the recommended area R81 based on the area information 2.

具体的には、推薦領域決定部５０は、対象者及び対象領域８１に関する、過去の領域情報２である過去領域情報７４ａを含む過去情報７４と、現在の領域情報２である現在領域情報７５ａを含む現在情報７５と、の類似の程度を示す第１類似度ＳＭ１を算出して、推薦領域Ｒ８１を決定する。過去情報７４は、対象者に関する過去の生体情報６１である過去生体情報７４ｂをさらに含む。現在情報７５は、対象者に関する現在の生体情報６１である現在生体情報７５ｂをさらに含む。 Specifically, the recommended area determination unit 50 obtains past information 74 including past area information 74a which is past area information 2 and current area information 75a which is current area information 2 regarding the target person and the target area 81. The recommended region R81 is determined by calculating the first similarity degree SM1 indicating the degree of similarity with the current information 75 including. The past information 74 further includes the past biometric information 74b, which is the past biometric information 61 regarding the subject. The current information 75 further includes the current biological information 75b, which is the current biological information 61 regarding the subject.

対象者及び対象領域８１に関する、過去の領域情報２である過去領域情報７４ａとは、対象者が領域の推薦を受ける日時より前に記憶された、対象者及び対象領域８１に関する領域情報２である。対象者に関する過去の生体情報６１である過去生体情報７４ｂとは、対象者が領域の推薦を受ける日時より前に記憶された、対象者に関する生体情報６１である。推薦領域決定部５０は、過去領域情報７４ａと過去生体情報７４ｂとを結合して一元化し、過去情報７４を作成する。推薦領域決定部５０は、過去情報７４を定量化し、過去多次元情報点７１ａを取得する。過去多次元情報点７１ａは、定量化されているため、過去多次元情報点７１ａの各項目を軸とする多次元空間７０にマッピングできる。 The past area information 74a, which is the past area information 2 regarding the target person and the target area 81, is the area information 2 regarding the target person and the target area 81 stored before the date and time when the target person receives the recommendation of the area. .. The past biometric information 74b, which is the past biometric information 61 regarding the subject, is the biometric information 61 regarding the subject, which is stored before the date and time when the subject receives the recommendation of the area. The recommendation area determination unit 50 combines the past area information 74a and the past biometric information 74b and unifies them to create the past information 74. The recommendation area determination unit 50 quantifies the past information 74 and acquires the past multidimensional information point 71a. Since the past multidimensional information point 71a is quantified, it can be mapped to the multidimensional space 70 centered on each item of the past multidimensional information point 71a.

対象者及び対象領域８１に関する、現在の領域情報２である現在領域情報７５ａとは、対象者が領域の推薦を受ける日時における、対象者及び未利用の対象領域８１に関する領域情報２である。対象者に関する現在の生体情報６１である現在生体情報７５ｂとは、対象者が領域の推薦を受ける日時における、対象者に関する生体情報６１である。推薦領域決定部５０は、現在領域情報７５ａと現在生体情報７５ｂとを結合して一元化し、現在情報７５を作成する。推薦領域決定部５０は、現在情報７５を定量化し、現在多次元情報点７１ｂを取得する。現在多次元情報点７１ｂは、定量化されているため、現在多次元情報点７１ｂの各項目を軸とする多次元空間７０にマッピングできる。 The current area information 75a, which is the current area information 2 regarding the target person and the target area 81, is the area information 2 regarding the target person and the unused target area 81 at the date and time when the target person receives the recommendation of the area. The current biometric information 75b, which is the current biometric information 61 regarding the subject, is the biometric information 61 regarding the subject at the date and time when the subject receives the recommendation of the area. The recommendation area determination unit 50 combines and unifies the current area information 75a and the current biological information 75b to create the current information 75. The recommendation area determination unit 50 quantifies the current information 75 and acquires the current multidimensional information point 71b. Since the current multidimensional information point 71b is quantified, it can be mapped to the multidimensional space 70 centered on each item of the current multidimensional information point 71b.

さらに、推薦領域決定部５０は、過去多次元情報点７１ａに対して外れ値除外等のデータクリーニングを行い、データクリーニング後の過去多次元情報点７１ａを含む多次元空間７０内の領域を、多次元快適領域７２として定義する。多次元快適領域７２が定義されると、多次元快適領域７２に含まれる過去多次元情報点７１ａの重心である多次元快適領域重心７３を算出する。そして、多次元空間７０に、類似の程度を示す第１類似度ＳＭ１として第１距離Ｄ１を定義し、多次元快適領域重心７３と、各現在多次元情報点７１ｂとの第１距離Ｄ１を算出する。推薦領域決定部５０は、多次元快適領域重心７３から第１距離Ｄ１が近い、１又は複数の現在多次元情報点７１ｂに係る対象領域８１を、推薦領域Ｒ８１として決定する。 Further, the recommendation area determination unit 50 performs data cleaning such as exclusion of outliers on the past multidimensional information point 71a, and multi-uses the area in the multidimensional space 70 including the past multidimensional information point 71a after the data cleaning. It is defined as the dimensional comfort area 72. When the multidimensional comfort region 72 is defined, the multidimensional comfort region center of gravity 73, which is the center of gravity of the past multidimensional information point 71a included in the multidimensional comfort region 72, is calculated. Then, in the multidimensional space 70, the first distance D1 is defined as the first similarity SM1 indicating the degree of similarity, and the first distance D1 between the multidimensional comfort region center of gravity 73 and each current multidimensional information point 71b is calculated. do. The recommendation area determination unit 50 determines the target area 81 related to one or a plurality of current multidimensional information points 71b whose first distance D1 is close to the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area as the recommendation area R81.

また、推薦領域決定部５０は、過去領域情報７４ａと現在領域情報７５ａとの、領域情報項目２ａごとの類似の程度を示す第２類似度ＳＭ２をさらに算出する。具体的には、推薦領域決定部５０は、多次元空間７０に、類似の程度を示す第２類似度ＳＭ２として第２距離Ｄ２を定義する。推薦領域決定部５０は、領域情報項目２ａごとに、過去領域情報７４ａから算出した多次元快適領域重心７３と、各現在多次元情報点７１ｂとの第２距離Ｄ２を算出する。 Further, the recommended area determination unit 50 further calculates a second similarity degree SM2 indicating the degree of similarity between the past area information 74a and the current area information 75a for each area information item 2a. Specifically, the recommendation area determination unit 50 defines the second distance D2 as the second similarity degree SM2 indicating the degree of similarity in the multidimensional space 70. The recommended area determination unit 50 calculates the second distance D2 between the multidimensional comfort area center of gravity 73 calculated from the past area information 74a and each current multidimensional information point 71b for each area information item 2a.

後述する希望条件９１を取得した場合、推薦領域決定部５０は、後述する優先領域情報項目２ｂに関する第２類似度ＳＭ２を算出して、推薦領域Ｒ８１を決定する。具体的には、推薦領域決定部５０は、希望条件９１を取得した場合、多次元快適領域重心７３から優先領域情報項目２ｂに関する第２距離Ｄ２が近い、１又は複数の現在多次元情報点７１ｂに係る対象領域８１を、推薦領域Ｒ８１として決定する。 When the desired condition 91 described later is acquired, the recommended area determination unit 50 calculates the second similarity SM2 for the priority area information item 2b described later and determines the recommended area R81. Specifically, when the desired condition 91 is acquired, the recommendation area determination unit 50 is close to the second distance D2 regarding the priority area information item 2b from the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area, and one or a plurality of current multidimensional information points 71b. The target area 81 according to the above is determined as the recommended area R81.

推薦領域決定処理についての詳細は、後述する。 Details of the recommended area determination process will be described later.

（２－５）希望条件取得部９０
希望条件取得部９０は、対象者の希望条件９１を取得する。希望条件９１は、対象者が優先する領域情報項目２ａである優先領域情報項目２ｂを含む。例えば、対象者が温度を優先して領域の推薦を受けたい場合、対象者は、領域情報項目２ａである温度を、優先領域情報項目２ｂとして希望条件９１を設定する。希望条件９１の設定は任意である。希望条件取得部９０は、図２Ｃに示すように、入力機９０ａを通じて、対象者から推薦領域決定処理の開始命令及び希望条件９１を受け取り、推薦領域決定部５０に伝える。入力機９０ａは、例えば、タッチパネルを備えたサイネージ９３の画面である。図９は、サイネージ９３の画面を示している。図９には、希望条件取得部９０に関するものとして、推薦実行ボタン９４と、希望条件９１とが示されている。希望条件９１では、領域情報項目２ａの内、温度が、優先領域情報項目２ｂとして設定されている。優先領域情報項目２ｂの設定は、例えば、サイネージ９３の画面上で、優先したい領域情報項目２ａをタッチする。対象者が、推薦実行ボタン９４をタッチすると、希望条件取得部９０の機能により、推薦領域決定処理が開始される。 (2-5) Desired condition acquisition unit 90
The desired condition acquisition unit 90 acquires the desired condition 91 of the target person. The desired condition 91 includes a priority area information item 2b, which is an area information item 2a that the target person gives priority to. For example, when the target person wants to receive the recommendation of the area by giving priority to the temperature, the target person sets the desired condition 91 with the temperature which is the area information item 2a as the priority area information item 2b. The setting of the desired condition 91 is arbitrary. As shown in FIG. 2C, the desired condition acquisition unit 90 receives the start command of the recommended area determination process and the desired condition 91 from the target person through the input device 90a, and transmits the desired condition 91 to the recommended area determination unit 50. The input device 90a is, for example, a screen of a signage 93 provided with a touch panel. FIG. 9 shows the screen of the signage 93. FIG. 9 shows a recommendation execution button 94 and a desired condition 91 as related to the desired condition acquisition unit 90. In the desired condition 91, the temperature is set as the priority area information item 2b in the area information item 2a. To set the priority area information item 2b, for example, touch the area information item 2a to be prioritized on the screen of the signage 93. When the target person touches the recommendation execution button 94, the function of the desired condition acquisition unit 90 starts the recommendation area determination process.

（２－６）提示部
提示部９２は、１又は複数の推薦領域Ｒ８１と、推薦領域Ｒ８１を決定した推薦理由Ｒ８２とを、対象者に対して提示する。提示部９２が提示する推薦理由Ｒ８２には、少なくとも推薦領域Ｒ８１に関する、１又は複数の領域情報項目２ａが含まれる。提示部９２は、画面提示、音声提示等を行う。本実施形態では、画面提示の場合を想定している。提示部９２は、図２Ｃに示すように、推薦領域決定部５０から、対象空間８０のレイアウト図（図示せず）と、１又は複数の推薦領域Ｒ８１と、推薦領域Ｒ８１を決定した推薦理由Ｒ８２とを受け取り、出力機９２ａに提示する。出力機９２ａは、例えば、タッチパネルを備えたサイネージ９３の画面である。図９は、サイネージ９３の画面を示している。図９には、提示部９２に関するものとして、対象空間８０のレイアウト図と、推薦領域Ｒ８１と、推薦理由Ｒ８２とが示されている。推薦領域Ｒ８１には、「座席Ａ」等、複数の推薦領域Ｒ８１の名称が提示されている。ここで提示された複数の推薦領域Ｒ８１は、上に行くほど推薦順位が高いことを示す。図９では、複数の推薦領域Ｒ８１の内、「座席Ａ」が選択されている。そのため、図９では、「座席Ａ」に関する推薦理由Ｒ８２と、対象空間８０内の位置情報とが示されている。推薦領域Ｒ８１の選択は、例えば、サイネージ９３の画面上で、選択したい推薦領域Ｒ８１をタッチする。推薦理由Ｒ８２には、「座席Ａ」に関する、複数の領域情報項目２ａについて、その値と、快適度８３とが示されている。快適度８３については、後述する。 (2-6) Presentation unit The presentation unit 92 presents one or more recommended areas R81 and the recommendation reason R82 that determines the recommended area R81 to the subject. The recommendation reason R82 presented by the presentation unit 92 includes one or more area information items 2a relating to at least the recommendation area R81. The presentation unit 92 performs screen presentation, voice presentation, and the like. In this embodiment, the case of screen presentation is assumed. As shown in FIG. 2C, the presentation unit 92 determines the layout diagram (not shown) of the target space 80, one or more recommended areas R81, and the recommendation area R81 from the recommendation area determination unit 50, and the recommendation reason R82. And present it to the output device 92a. The output device 92a is, for example, a screen of a signage 93 provided with a touch panel. FIG. 9 shows the screen of the signage 93. FIG. 9 shows a layout diagram of the target space 80, a recommended area R81, and a recommendation reason R82 as related to the presentation unit 92. In the recommended area R81, the names of a plurality of recommended areas R81 such as "seat A" are presented. The plurality of recommended areas R81 presented here indicate that the higher the recommendation area is, the higher the recommendation order is. In FIG. 9, “seat A” is selected from the plurality of recommended areas R81. Therefore, in FIG. 9, the reason for recommendation R82 regarding "seat A" and the position information in the target space 80 are shown. To select the recommended area R81, for example, touch the recommended area R81 to be selected on the screen of the signage 93. The reason for recommendation R82 indicates the value and the comfort level 83 for the plurality of area information items 2a relating to the “seat A”. The comfort level 83 will be described later.

（３）推薦領域決定処理
推薦領域決定処理を、図１０Ａ及び図１０Ｂのフローチャートを用いて説明する。 (3) Recommended area determination process The recommended area determination process will be described with reference to the flowcharts of FIGS. 10A and 10B.

対象者は、領域の推薦を受けるため、入力機９０ａから、領域推薦装置１００に対して推薦領域決定処理の開始命令及び希望条件９１を送信する。 In order to receive the recommendation of the area, the subject transmits the start command of the recommended area determination process and the desired condition 91 to the area recommendation device 100 from the input device 90a.

領域推薦装置１００は、ステップＳ１に示すように、希望条件取得部９０の機能により、推薦領域決定処理の開始命令及び希望条件９１を受信する。領域推薦装置１００は、ステップＳ２に示すように、認証部１６によって、対象者の認証を行う。ステップＳ３に示すように、対象者が認証された場合、領域推薦装置１００は、認証部１６から出力された「利用者ＩＤ」を取得し、ステップＳ５に進む。ここでは、取得した対象者の「利用者ＩＤ」を「１００」とする。ステップＳ３に示すように、対象者が認証されなかった場合、認証されなかった対象者には、過去情報７４が存在しないため、領域推薦装置１００は、推薦領域決定処理を行うことができない。そのため、領域推薦装置１００は、ステップＳ４に示すように、利用者情報取得部１４によって、対象者の利用者情報１５を登録し、推薦領域決定処理を終了させる。推薦領域決定処理を終了させる際、領域推薦装置１００は、例えば、提示部９２の機能により、出力機９２ａに「過去の利用履歴がないため領域を推薦できない」旨を提示してもよい。 As shown in step S1, the area recommendation device 100 receives the start command of the recommended area determination process and the desired condition 91 by the function of the desired condition acquisition unit 90. As shown in step S2, the area recommendation device 100 authenticates the target person by the authentication unit 16. As shown in step S3, when the target person is authenticated, the area recommendation device 100 acquires the "user ID" output from the authentication unit 16 and proceeds to step S5. Here, the acquired "user ID" of the target person is set to "100". As shown in step S3, when the target person is not authenticated, the area recommendation device 100 cannot perform the recommended area determination process because the past information 74 does not exist in the unauthenticated target person. Therefore, as shown in step S4, the area recommendation device 100 registers the user information 15 of the target person by the user information acquisition unit 14 and ends the recommendation area determination process. When terminating the recommendation area determination process, the area recommendation device 100 may, for example, present to the output device 92a that "the area cannot be recommended because there is no past usage history" by the function of the presentation unit 92.

対象者の「利用者ＩＤ」を取得すると、領域推薦装置１００は、ステップＳ５に示すように、制御演算装置の内部タイマーから現在の日時を取得し、現在の日時より前の、当該対象者に関する利用情報１１を取得する。具体的には、現在の日時が２０２０年１月３０日の１３：００であるとすると、領域推薦装置１００は、利用情報１１から、「日付」及び「時刻」が、「２０２０年１月３０日」の「１３：００」より前であり、「利用者ＩＤ」が「１００」であるレコードを抽出する。ステップＳ６に示すように、過去の当該対象者に関する利用情報１１が取得できた場合、ステップＳ８に進む。図１１に、過去の利用情報１１の例を示す。図１１では、当該対象者は、「２０１９年１２月１０日」の「１７：００」に、「座席Ｃ」を利用している。また、当該対象者は、「２０２０年１月１５日」の「１３：００」から「１５：００」に、「座席Ｂ」を利用している。また、当該対象者は、「２０２０年１月２９日」の「１０：００」から「１１：００」に、「座席Ａ」を利用している。通常、対象者の認証ができれば、過去に対象空間８０を利用したことがあるはずなので、過去の当該対象者に関する利用情報１１を取得できる。しかし、ステップＳ６に示すように、仮に過去の当該対象者に関する利用情報１１が取得できなかった場合、領域推薦装置１００は、ステップＳ７に示すように、例えば、提示部９２の機能により、出力機９２ａに「過去の利用履歴がないため領域を推薦できない」旨を提示し、推薦領域決定処理を終了させる。 When the "user ID" of the target person is acquired, the area recommendation device 100 acquires the current date and time from the internal timer of the control arithmetic unit as shown in step S5, and relates to the target person before the current date and time. Acquire usage information 11. Specifically, assuming that the current date and time is 13:00 on January 30, 2020, the area recommendation device 100 has the "date" and "time" set to "January 30, 2020" from the usage information 11. Extract the records that are before "13:00" of "day" and whose "user ID" is "100". As shown in step S6, if the past usage information 11 regarding the target person can be acquired, the process proceeds to step S8. FIG. 11 shows an example of the past usage information 11. In FIG. 11, the subject is using "seat C" at "17:00" on "December 10, 2019". In addition, the subject is using "seat B" from "13:00" to "15:00" on "January 15, 2020". In addition, the subject is using "Seat A" from "10:00" to "11:00" on "January 29, 2020". Normally, if the target person can be authenticated, the target space 80 should have been used in the past, so that the past usage information 11 regarding the target person can be obtained. However, as shown in step S6, if the past usage information 11 regarding the target person could not be acquired, the area recommendation device 100, as shown in step S7, for example, by the function of the presentation unit 92, the output device. It is presented to 92a that "the area cannot be recommended because there is no past usage history", and the recommended area determination process is terminated.

領域推薦装置１００は、過去の利用情報１１を取得すると、ステップＳ８に示すように、過去の利用情報１１に、環境情報２１、領域特徴情報３１及び生体情報６１を結合し、過去情報７４を取得する。具体的には、過去の利用情報１１の「対象領域」、「日付」及び「時刻」をキーにして、環境情報２１及び領域特徴情報３１を結合する。この結合は、過去の利用情報１１を左とする、左外部結合である。さらに、領域推薦装置１００は、過去の利用情報１１の「利用者ＩＤ」、「日付」及び「時刻」をキーにして、生体情報６１を結合する。この結合は、過去の利用情報１１を左とする、左外部結合である。こうして、領域推薦装置１００は、当該対象者に関する過去の利用情報１１、環境情報２１、領域特徴情報３１及び生体情報６１が一元化された過去情報７４を取得する。図１２に、過去情報７４の例を示す。図１２では、環境情報２１を代表して「温度」を、生体情報６１を代表して「体表面温度」を、領域特徴情報３１を代表して「椅子の種類」及び「ＯＡ機器の近さ」を示している。 When the area recommendation device 100 acquires the past usage information 11, as shown in step S8, the area recommendation device 100 combines the past usage information 11 with the environmental information 21, the area feature information 31, and the biological information 61, and acquires the past information 74. do. Specifically, the environment information 21 and the area feature information 31 are combined by using the "target area", "date", and "time" of the past usage information 11 as keys. This join is a left outer join with the past usage information 11 on the left. Further, the area recommendation device 100 combines the biological information 61 by using the "user ID", "date", and "time" of the past usage information 11 as keys. This join is a left outer join with the past usage information 11 on the left. In this way, the area recommendation device 100 acquires the past information 74 in which the past usage information 11, the environmental information 21, the area feature information 31 and the biological information 61 regarding the target person are unified. FIG. 12 shows an example of past information 74. In FIG. 12, “temperature” is represented by environmental information 21, “body surface temperature” is represented by biological information 61, “chair type” and “closeness of OA equipment” are represented by region feature information 31. Is shown.

領域推薦装置１００は、過去情報７４を取得すると、ステップＳ９に示すように、過去情報７４を定量化し、過去多次元情報点７１ａを取得する。「温度」、「湿度」等の数値データは、既に定量化されている。「椅子の種類」、「テーブルの種類」等の名義尺度のデータは、例えば、ワンホットエンコーディングにより定量化する。「ＯＡ機器の近さ」等の順序尺度のデータは、例えば、順序に従って、数値を割り当てる。図１３に、過去多次元情報点７１ａの例を示す。図１３では、特に、名義尺度の「椅子の種類」と、順序尺度の「ＯＡ機器の近さ」が定量化されている。また、多次元空間７０の点という意味合いのため、図１３の過去多次元情報点７１ａでは、「対象領域」、「日付」、「時刻」及び「利用者ＩＤ」を除いている。図１４Ａに、多次元空間７０における過去多次元情報点７１ａを示す。図１４Ａでは、視覚化のため、３次元のみを描いている。 When the area recommendation device 100 acquires the past information 74, as shown in step S9, the area recommendation device 100 quantifies the past information 74 and acquires the past multidimensional information point 71a. Numerical data such as "temperature" and "humidity" have already been quantified. Nominal scale data such as "chair type" and "table type" are quantified by, for example, one-hot encoding. For ordinal scale data such as "closeness of OA equipment", numerical values are assigned according to the order, for example. FIG. 13 shows an example of the past multidimensional information point 71a. In FIG. 13, in particular, the “type of chair” of the nominal scale and the “closeness of OA equipment” of the ordinal scale are quantified. Further, because of the meaning of a point in the multidimensional space 70, the past multidimensional information point 71a in FIG. 13 excludes the "target area", "date", "time", and "user ID". FIG. 14A shows the past multidimensional information points 71a in the multidimensional space 70. In FIG. 14A, only three dimensions are drawn for visualization.

領域推薦装置１００は、過去多次元情報点７１ａを取得すると、ステップＳ１０に示すように、過去多次元情報点７１ａに対して外れ値除外等のデータクリーニングを行い、多次元快適領域７２を定義する。データクリーニングとしては、例えば、外れ値除外、欠損値除外等を行う。外れ値除外は、例えば、過去多次元情報点７１ａを構成する領域情報項目２ａごとに平均及び標準偏差を算出し、平均から標準偏差の３倍以上離れた項目値を有する過去多次元情報点７１ａを除外する。欠損値除外は、例えば、過去多次元情報点７１ａを構成する領域情報項目２ａに、欠損値を有する過去多次元情報点７１ａを除外する。データクリーニング後の過去多次元情報点７１ａを含む領域が、多次元快適領域７２として定義される。図１４Ｂに、データクリーニング後の過去多次元情報点７１ａ及び多次元快適領域７２を示す。外れ値除外のため、図１４Ａにおいて右に離れて描かれていた、過去多次元情報点７１ａの１点が除外されている。 When the area recommendation device 100 acquires the past multidimensional information point 71a, as shown in step S10, the area recommendation device 100 performs data cleaning such as outlier exclusion for the past multidimensional information point 71a, and defines the multidimensional comfort area 72. .. As data cleaning, for example, outlier exclusion, missing value exclusion, and the like are performed. For outlier exclusion, for example, the average and standard deviation are calculated for each area information item 2a constituting the past multidimensional information point 71a, and the past multidimensional information point 71a having an item value separated from the average by 3 times or more of the standard deviation. Exclude. The missing value exclusion excludes, for example, the past multidimensional information point 71a having a missing value in the area information item 2a constituting the past multidimensional information point 71a. The region including the past multidimensional information point 71a after data cleaning is defined as the multidimensional comfort region 72. FIG. 14B shows the past multidimensional information points 71a and the multidimensional comfort area 72 after data cleaning. In order to exclude outliers, one of the past multidimensional information points 71a, which was drawn away to the right in FIG. 14A, is excluded.

なお、領域推薦装置１００は、データクリーニングに加えて、スケーリングを行ってもよい。スケーリングは、各項目のスケールを揃える処理である。本実施形態では、推薦領域Ｒ８１の決定に距離を用いる。そのため、各項目が距離に等しく寄与するように、スケールを整えることが重要になる場合がある。スケーリングとしては、例えば、正規化、標準化等を行う。正規化は、各項目の数値を、０以上１以下に変換する。標準化は、各項目の分布を、平均が０、標準偏差が１の分布に変換する。 The area recommendation device 100 may perform scaling in addition to data cleaning. Scaling is the process of aligning the scale of each item. In this embodiment, the distance is used to determine the recommended region R81. Therefore, it may be important to scale so that each item contributes equally to the distance. For scaling, for example, normalization, standardization, and the like are performed. Normalization converts the numerical value of each item from 0 or more to 1 or less. Standardization transforms the distribution of each item into a distribution with a mean of 0 and a standard deviation of 1.

領域推薦装置１００は、多次元快適領域７２を定義すると、ステップＳ１１に示すように、多次元快適領域７２に含まれる過去多次元情報点７１ａの重心である多次元快適領域重心７３を算出する。多次元快適領域重心７３の算出は、例えば、以下の数式を用いる。

Figure 0007048906000001
When the multidimensional comfort region 72 is defined, the region recommendation device 100 calculates the multidimensional comfort region center of gravity 73, which is the center of gravity of the past multidimensional information point 71a included in the multidimensional comfort region 72, as shown in step S11. For the calculation of the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area, for example, the following mathematical formula is used.
Figure 0007048906000001

ここで、ｒ（ｉ）は、ｉ番目の過去多次元情報点７１ａの位置ベクトルである。ｒ（Ｇ）は、多次元快適領域重心７３の位置ベクトルである。ｍｉは、ｉ番目の過去多次元情報点７１ａの重みである。過去多次元情報点７１ａによって重みづけをする場合は、ｍｉを調整する。例えば、午前中の過去多次元情報点７１ａを重視したい場合等に用いる。本実施形態では、すべてのｍｉを１とした多次元快適領域重心７３を用いる。言い換えると、本実施形態の多次元快適領域重心７３は、多次元快適領域７２に含まれる過去多次元情報点７１ａの平均ベクトルに一致する。図１４Ｃに、多次元快適領域重心７３を示す。 Here, r (i) is a position vector of the i-th past multidimensional information point 71a. r (G) is a position vector of the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region. mi is the weight of the i -th past multidimensional information point 71a. When weighting by the past multidimensional information point 71a , mi is adjusted. For example, it is used when it is desired to emphasize the past multidimensional information point 71a in the morning. In this embodiment, the multidimensional comfort area center of gravity 73 with all mis set to 1 is used. In other words, the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region of the present embodiment corresponds to the average vector of the past multidimensional information points 71a included in the multidimensional comfort region 72. FIG. 14C shows the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region.

領域推薦装置１００は、多次元快適領域重心７３を算出すると、ステップＳ１２に示すように、利用情報取得部１０によって、現在未利用の対象領域８１に関する利用情報１１を取得する。ステップＳ１３に示すように、現在未利用の対象領域８１に関する利用情報１１が取得できた場合、ステップＳ１５に進む。図１５に、現在未利用の対象領域８１に関する利用情報１１の例を示す。図１５では、「座席Ａ」、「座席Ｄ」及び「座席Ｅ」が、未利用である。ステップＳ１３に示すように、現在未利用の対象領域８１に関する利用情報１１が取得できなかった場合、領域推薦装置１００は、ステップＳ１４に示すように、例えば、提示部９２の機能により、出力機９２ａに「現在利用できる領域がない」旨を提示し、推薦領域決定処理を終了させる。 After calculating the multidimensional comfort area center of gravity 73, the area recommendation device 100 acquires the usage information 11 regarding the currently unused target area 81 by the usage information acquisition unit 10, as shown in step S12. As shown in step S13, if the usage information 11 regarding the currently unused target area 81 can be acquired, the process proceeds to step S15. FIG. 15 shows an example of usage information 11 regarding a target area 81 that is not currently used. In FIG. 15, "seat A," "seat D," and "seat E" are unused. As shown in step S13, when the usage information 11 regarding the currently unused target area 81 cannot be acquired, the area recommendation device 100, as shown in step S14, for example, by the function of the presentation unit 92, the output device 92a. "There is no area currently available" is presented to, and the recommended area determination process is terminated.

領域推薦装置１００は、現在未利用の対象領域８１に関する利用情報１１を取得すると、ステップＳ１５に示すように、環境情報取得部２０、特徴情報取得部３０及び生体情報取得部６０によって、対象者及び現在未利用の対象領域８１に関する、環境情報２１、領域特徴情報３１及び生体情報６１を取得する。領域推薦装置１００は、過去情報７４を取得したときと同様に、これらの情報を一元化し、現在情報７５を取得する。なお、生体情報６１は、現在の対象者についての値が用いられる。図１６に、現在情報７５の例を示す。 When the area recommendation device 100 acquires the usage information 11 regarding the currently unused target area 81, as shown in step S15, the environment information acquisition unit 20, the feature information acquisition unit 30, and the biological information acquisition unit 60 perform the target person and the biometric information acquisition unit 60. The environmental information 21, the area feature information 31, and the biological information 61 regarding the currently unused target area 81 are acquired. The area recommendation device 100 unifies these information and acquires the current information 75 in the same manner as when the past information 74 is acquired. As the biological information 61, the value for the current subject is used. FIG. 16 shows an example of the current information 75.

領域推薦装置１００は、現在情報７５を取得すると、ステップＳ１６に示すように、現在情報７５を定量化し、現在多次元情報点７１ｂを取得する。定量化の方法は、過去多次元情報点７１ａを取得したときと同様である。図１７に、現在多次元情報点７１ｂの例を示す。また、図１４Ｄに、多次元空間７０における現在多次元情報点７１ｂを示す。図１４Ｄでは、３つの現在多次元情報点７１ｂ１、７１ｂ２及び７１ｂ３が描かれている。 When the area recommendation device 100 acquires the current information 75, as shown in step S16, the area recommendation device 100 quantifies the current information 75 and acquires the current multidimensional information point 71b. The method of quantification is the same as when the past multidimensional information point 71a is acquired. FIG. 17 shows an example of the current multidimensional information point 71b. Further, FIG. 14D shows the current multidimensional information point 71b in the multidimensional space 70. In FIG. 14D, three present multidimensional information points 71b1, 71b2 and 71b3 are drawn.

領域推薦装置１００は、現在多次元情報点７１ｂを取得すると、ステップＳ１７に示すように、現在多次元情報点７１ｂに対して、データクリーニングを行う。データクリーニングの方法は、過去多次元情報点７１ａに対して行ったときと同様である。また、領域推薦装置１００は、過去多次元情報点７１ａに対して、スケーリングを行った場合、同様の処理を、現在多次元情報点７１ｂに対しても行う。 When the area recommendation device 100 currently acquires the multidimensional information point 71b, the area recommendation device 100 performs data cleaning on the current multidimensional information point 71b as shown in step S17. The method of data cleaning is the same as that performed for the past multidimensional information point 71a. Further, when scaling is performed on the past multidimensional information point 71a, the area recommendation device 100 also performs the same processing on the current multidimensional information point 71b.

領域推薦装置１００は、現在多次元情報点７１ｂのデータクリーニングの後、ステップＳ１８に示すように、多次元空間７０内に、類似の程度を示す第１類似度ＳＭ１として第１距離Ｄ１を定義し、多次元快適領域重心７３と、各現在多次元情報点７１ｂとの第１距離Ｄ１を算出する。 The region recommendation device 100 currently defines the first distance D1 as the first similarity SM1 indicating the degree of similarity in the multidimensional space 70 as shown in step S18 after the data cleaning of the multidimensional information point 71b. , The first distance D1 between the multidimensional comfort area center of gravity 73 and each current multidimensional information point 71b is calculated.

第１距離Ｄ１は、例えば、以下に示すミンコフスキー距離を用いる。

Figure 0007048906000002
For the first distance D1, for example, the Minkowski distance shown below is used.
Figure 0007048906000002

ここで、ｒ（ｉ）は、ｉ番目の現在多次元情報点７１ｂの位置ベクトルである。ｒｋ （ｉ）は、ｉ番目の現在多次元情報点７１ｂを構成する第ｋ領域情報項目２ａの値である。ミンコフスキー距離は、ｐ＝１のとき、マンハッタン距離となり、ｐ＝２のとき、ユークリッド距離となる。 Here, r (i) is the position vector of the i-th current multidimensional information point 71b. rk (i) is the value of the k -th region information item 2a constituting the i-th current multidimensional information point 71b. The Minkowski distance is the Manhattan distance when p = 1 and the Euclidean distance when p = 2.

また、第１距離Ｄ１は、例えば、以下に示すマハラノビス距離を用いる。

Figure 0007048906000003
Further, as the first distance D1, for example, the Mahalanobis distance shown below is used.
Figure 0007048906000003

ここで、μ及びΣは、多次元快適領域７２に含まれる過去多次元情報点７１ａの平均ベクトル及び分散共分散行列である。本実施形態では、μは、多次元快適領域重心７３と一致する。マハラノビス距離は、分散を考慮した距離であるため、マハラノビス距離を使用する際は、過去多次元情報点７１ａ及び現在多次元情報点７１ｂのスケーリングを行わなくてもよい。 Here, μ and Σ are the average vector and the variance-covariance matrix of the past multidimensional information points 71a included in the multidimensional comfort region 72. In this embodiment, μ coincides with the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region. Since the Mahalanobis distance is a distance in consideration of variance, it is not necessary to scale the past multidimensional information point 71a and the present multidimensional information point 71b when using the Mahalanobis distance.

領域推薦装置１００は、第１距離Ｄ１を算出すると、ステップＳ１９に示すように、多次元空間７０に、類似の程度を示す第２類似度ＳＭ２として第２距離Ｄ２を定義し、領域情報項目２ａごとに、多次元快適領域重心７３と、各現在多次元情報点７１ｂとの第２距離Ｄ２を算出する。 When the area recommendation device 100 calculates the first distance D1, as shown in step S19, the area recommendation device 100 defines the second distance D2 as the second similarity degree SM2 indicating the degree of similarity in the multidimensional space 70, and the area information item 2a. For each, the second distance D2 between the multidimensional comfort area center of gravity 73 and each current multidimensional information point 71b is calculated.

多次元快適領域重心７３と、ｉ番目の現在多次元情報点７１ｂとの第ｋ領域情報項目２ａについての第２距離Ｄ２は、例えば、以下に示す距離を用いる。

Figure 0007048906000004
For the second distance D2 for the k-th region information item 2a between the multidimensional comfort region center of gravity 73 and the i-th current multidimensional information point 71b, for example, the distance shown below is used.
Figure 0007048906000004

領域推薦装置１００は、第２距離Ｄ２を算出すると、ステップＳ２０に示すように、希望条件９１の有無を判断する。 When the area recommendation device 100 calculates the second distance D2, it determines whether or not the desired condition 91 is present, as shown in step S20.

希望条件９１がない場合、領域推薦装置１００は、ステップＳ２１に示すように、第１距離Ｄ１に基づいて、推薦領域Ｒ８１を決定する。領域推薦装置１００は、多次元快適領域重心７３から第１距離Ｄ１が近い、１又は複数の現在多次元情報点７１ｂに係る対象領域８１を、推薦領域Ｒ８１として決定する。図１４Ｅでは、多次元快適領域重心７３から、３つの現在多次元情報点７１ｂ１、７１ｂ２及び７１ｂ３までの第１距離Ｄ１を、３つの両側矢印によって示している。多次元快適領域重心７３から、現在多次元情報点７１ｂ１までの第１距離Ｄ１が最も短いため、現在多次元情報点７１ｂ１に係る対象領域８１が、最優先の推薦領域Ｒ８１として決定される。 If there is no desired condition 91, the area recommendation device 100 determines the recommended area R81 based on the first distance D1 as shown in step S21. The area recommendation device 100 determines the target area 81 related to one or a plurality of current multidimensional information points 71b whose first distance D1 is close to the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area as the recommended area R81. In FIG. 14E, the first distance D1 from the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region to the three current multidimensional information points 71b1, 71b2 and 71b3 is shown by three double-sided arrows. Since the first distance D1 from the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area to the current multidimensional information point 71b1 is the shortest, the target area 81 currently related to the multidimensional information point 71b1 is determined as the highest priority recommended area R81.

希望条件９１がある場合、領域推薦装置１００は、ステップＳ２２に示すように、第２距離Ｄ２に基づいて、推薦領域Ｒ８１を決定する。領域推薦装置１００は、多次元快適領域重心７３から第２距離Ｄ２が近い、１又は複数の現在多次元情報点７１ｂに係る対象領域８１を、推薦領域Ｒ８１として決定する。図１４Ｆでは、多次元快適領域重心７３から、２つの現在多次元情報点７１ｂ４及び７１ｂ５までの第２距離Ｄ２を、４つの両側矢印によって示している。図１４Ｆでは、視覚化のため、２次元のみを描いている。例えば、希望条件９１の優先領域情報項目２ｂが温度である場合、現在多次元情報点７１ｂ４の方が、多次元快適領域重心７３までの第２距離Ｄ２が短いため、現在多次元情報点７１ｂ４に係る対象領域８１が、最優先の推薦領域Ｒ８１として決定される。 When there is a desired condition 91, the area recommendation device 100 determines the recommended area R81 based on the second distance D2 as shown in step S22. The area recommendation device 100 determines the target area 81 related to one or a plurality of current multidimensional information points 71b whose second distance D2 is close to the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area as the recommended area R81. In FIG. 14F, the second distance D2 from the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region to the two current multidimensional information points 71b4 and 71b5 is shown by four double-sided arrows. In FIG. 14F, only two dimensions are drawn for visualization. For example, when the priority region information item 2b of the desired condition 91 is the temperature, the multidimensional information point 71b4 is currently set to the multidimensional information point 71b4 because the second distance D2 to the center of gravity 73 of the multidimensional comfort region is shorter. The target area 81 is determined as the highest priority recommended area R81.

領域推薦装置１００は、推薦領域Ｒ８１を決定すると、ステップＳ２３に示すように、対象空間８０のレイアウト図と、１又は複数の推薦領域Ｒ８１と、推薦領域Ｒ８１を決定した推薦理由Ｒ８２とを、提示部９２の機能により、出力機９２ａに提示する。領域推薦装置１００は、推薦理由Ｒ８２の提示の中で、領域情報項目２ａごとに快適度８３を提示してもよい。快適度８３は、第２距離Ｄ２が短い程、大きな値となるように定義する。快適度８３は、例えば、図９のように提示される。 When the area recommendation device 100 determines the recommended area R81, as shown in step S23, the area recommendation device 100 presents a layout diagram of the target space 80, one or a plurality of recommended areas R81, and a recommendation reason R82 for determining the recommended area R81. It is presented to the output device 92a by the function of the unit 92. The area recommendation device 100 may present the comfort level 83 for each area information item 2a in the presentation of the recommendation reason R82. The comfort level 83 is defined so that the shorter the second distance D2, the larger the value. The comfort level 83 is presented, for example, as shown in FIG.

ｉ番目の現在多次元情報点７１ｂにおける第ｋ領域情報項目２ａの快適度８３は、例えば、以下のように算出する。

Figure 0007048906000005
The comfort level 83 of the k-th region information item 2a at the i-th current multidimensional information point 71b is calculated as follows, for example.
Figure 0007048906000005

ここで、σｋは、すべての現在多次元情報点７１ｂ４の第ｋ領域情報項目２ａの値から算出した標準偏差である。第２距離Ｄ２をσｋで割ることで、各領域情報項目２ａのスケールを揃えて比較することができる。αは、ハイパーパラメータである。この定義によれば、快適度８３は、第２距離Ｄ２が多次元快適領域重心７３と一致するとき、最大値である１００％をとる。 Here, σ k is a standard deviation calculated from the values of the k-th region information item 2a of all the current multidimensional information points 71b4. By dividing the second distance D2 by σ k , the scales of the area information items 2a can be aligned and compared. α is a hyperparameter. According to this definition, the comfort level 83 takes a maximum value of 100% when the second distance D2 coincides with the center of gravity 73 of the multidimensional comfort area.

（４）特徴
（４－１）
従来の座席推薦装置は、座席を推薦する際、推薦理由Ｒ８２を提示していなかった。そのため、判断材料がなく、対象者は、複数の推薦座席の中から好みの座席を選択しづらいという課題があった。本実施形態の領域推薦装置１００は、提示部９２に、１又は複数の推薦領域Ｒ８１に加え、推薦領域Ｒ８１を決定した推薦理由Ｒ８２を、対象者に対して提示する。そのため、対象者は、推薦理由Ｒ８２を考慮して、複数の推薦領域Ｒ８１の中から好みの領域を選択することができる。 (4) Features (4-1)
The conventional seat recommendation device does not present the reason for recommendation R82 when recommending a seat. Therefore, there is no judgment material, and there is a problem that it is difficult for the subject to select a favorite seat from a plurality of recommended seats. The area recommendation device 100 of the present embodiment presents the recommendation reason R82 for determining the recommendation area R81 to the subject in addition to the one or a plurality of recommendation areas R81 to the presentation unit 92. Therefore, the target person can select a favorite area from the plurality of recommended areas R81 in consideration of the recommendation reason R82.

（４－２）
本実施形態の領域推薦装置１００は、過去領域情報７４ａと現在領域情報７５ａとの、領域情報項目２ａごとの類似の程度を示す第２類似度ＳＭ２を算出する。本実施形態の第２類似度ＳＭ２は、第２距離Ｄ２である。領域推薦装置１００は、第２距離Ｄ２から、例えば、領域情報項目２ａごとの快適度８３を算出する。そのため、領域推薦装置１００は、推薦理由Ｒ８２として、領域情報項目２ａごとの快適度８３を用いることができる。その結果、対象者は、判断材料が増え、複数の推薦領域Ｒ８１の中から好みの領域を選択しやすくなる。 (4-2)
The area recommendation device 100 of the present embodiment calculates a second similarity degree SM2 indicating the degree of similarity between the past area information 74a and the current area information 75a for each area information item 2a. The second similarity SM2 of the present embodiment is the second distance D2. The area recommendation device 100 calculates, for example, the comfort level 83 for each area information item 2a from the second distance D2. Therefore, the area recommendation device 100 can use the comfort level 83 for each area information item 2a as the recommendation reason R82. As a result, the subject has more judgment materials and can easily select a favorite area from the plurality of recommended areas R81.

（４－３）
本実施形態の領域推薦装置１００は、対象者に希望条件９１がある場合、優先領域情報項目２ｂに関する第２類似度ＳＭ２を用いて、推薦領域Ｒ８１を決定する。そのため、領域推薦装置１００は、優先領域情報項目２ｂだけを考慮して、推薦領域Ｒ８１を決定することができる。その結果、対象者は、好みの領域情報項目２ａだけを考慮した領域の推薦を受けることができる。 (4-3)
When the target person has the desired condition 91, the area recommendation device 100 of the present embodiment determines the recommended area R81 by using the second similarity SM2 regarding the priority area information item 2b. Therefore, the area recommendation device 100 can determine the recommended area R81 in consideration of only the priority area information item 2b. As a result, the subject can receive the recommendation of the area considering only the favorite area information item 2a.

（５）変形例
（５－１）変形例１Ａ
本実施形態では、領域推薦装置１００は、図９に示すように、対象空間８０のレイアウト図に、推薦領域Ｒ８１の位置のみを提示していた。しかし、領域推薦装置１００の提示部９２は、対象者に関する領域情報２に基づいて、対象者の利用履歴をさらに提示してもよい。具体的には、領域推薦装置１００は、図１１に示す対象者の過去の利用情報１１に格納されている対象領域８１の位置を、出力機９２ａに出力してもよい。例えば、図１８に示すように、領域推薦装置１００は、サイネージ９３の画面に、四角形の点線によって、過去の利用領域Ｐ８１ａ及びＰ８１ｂを提示する。その結果、対象者は、過去の利用領域Ｐ８１を参考にして、推薦領域Ｒ８１を選択することができる。 (5) Modification example (5-1) Modification example 1A
In the present embodiment, as shown in FIG. 9, the area recommendation device 100 presents only the position of the recommended area R81 on the layout diagram of the target space 80. However, the presentation unit 92 of the area recommendation device 100 may further present the usage history of the target person based on the area information 2 regarding the target person. Specifically, the area recommendation device 100 may output the position of the target area 81 stored in the past usage information 11 of the target person shown in FIG. 11 to the output device 92a. For example, as shown in FIG. 18, the area recommendation device 100 presents the past used areas P81a and P81b on the screen of the signage 93 by the dotted line of the quadrangle. As a result, the target person can select the recommended area R81 with reference to the past use area P81.

（５－２）変形例１Ｂ
領域推薦装置１００は、図２Ｄに示すように、対象者が選択した領域の位置情報である選択領域情報９６を取得する選択領域情報取得部９５をさらに備えてもよい。このとき、提示部９２は、選択領域情報９６に関する領域情報２をさらに提示する。具体的には、領域推薦装置１００は、推薦領域決定処理の後、対象空間８０のレイアウト図に、すべての現在未利用の対象領域８１の位置を提示する。例えば、図１９では、サイネージ９３の画面に、現在未利用の対象領域８１ｄ、８１ｅ、８１ｆ及び８１ｇが、四角形の点線によって示されている。推薦領域Ｒ８１は、現在未利用の対象領域８１でもあるため、図１９では、推薦領域Ｒ８１である座席Ａの位置（矢印で示された位置）が、現在未利用の対象領域８１ｅと重なっている。対象者は、通常、出力機９２ａに提示された推薦領域Ｒ８１の中から、好みの領域を選択する。しかし、対象者によっては、推薦領域Ｒ８１以外の、現在未利用の対象領域８１の領域情報２も参照したい場合がある。その場合、例えば、対象者は、サイネージ９３の画面上で、参照したい現在未利用の対象領域８１をタッチする。選択領域情報取得部９５は、対象者がタッチした対象領域８１の位置情報である選択領域情報９６を取得する。選択領域情報９６は、図３に示す領域基本情報１３における「範囲」に関する情報である。領域推薦装置１００は、領域基本情報１３を参照して、選択領域情報９６から、対応する対象領域８１を算出する。対象領域８１が算出できれば、領域推薦装置１００は、当該対象領域８１に関する領域情報２を、提示部９２によって提示する。 (5-2) Modification 1B
As shown in FIG. 2D, the area recommendation device 100 may further include a selection area information acquisition unit 95 that acquires selection area information 96, which is position information of the area selected by the target person. At this time, the presentation unit 92 further presents the area information 2 regarding the selection area information 96. Specifically, the area recommendation device 100 presents the positions of all currently unused target areas 81 on the layout diagram of the target space 80 after the recommended area determination process. For example, in FIG. 19, on the screen of the signage 93, the currently unused target areas 81d, 81e, 81f and 81g are shown by a rectangular dotted line. Since the recommended area R81 is also a currently unused target area 81, in FIG. 19, the position of the seat A, which is the recommended area R81 (the position indicated by the arrow), overlaps with the currently unused target area 81e. .. The subject usually selects a favorite area from the recommended area R81 presented on the output device 92a. However, depending on the target person, there may be a case where he / she wants to refer to the area information 2 of the currently unused target area 81 other than the recommended area R81. In that case, for example, the target person touches the currently unused target area 81 to be referred to on the screen of the signage 93. The selection area information acquisition unit 95 acquires the selection area information 96, which is the position information of the target area 81 touched by the target person. The selected area information 96 is information regarding the "range" in the area basic information 13 shown in FIG. The area recommendation device 100 calculates the corresponding target area 81 from the selected area information 96 with reference to the area basic information 13. If the target area 81 can be calculated, the area recommendation device 100 presents the area information 2 regarding the target area 81 by the presentation unit 92.

対象者がタッチした対象領域８１が、推薦領域Ｒ８１の１つである座席Ｄ（図１９の８１ｄとする）であった場合、領域推薦装置１００は、例えば、図２０に示すように、図１９において推薦領域Ｒ８１テーブルの座席Ｄをタッチした後の画面と同様の画面を、出力機９２ａに提示する。対象者がタッチした対象領域８１が、推薦領域Ｒ８１でない座席Ｚ（図１９の８１ｇとする）であった場合、領域推薦装置１００は、例えば、図２１に示すように、座席Ｚに関する領域情報２を、出力機９２ａに提示する。 When the target area 81 touched by the target person is the seat D (referred to as 81d in FIG. 19) which is one of the recommended areas R81, the area recommendation device 100 is, for example, as shown in FIG. A screen similar to the screen after touching the seat D of the recommended area R81 table is presented to the output device 92a. When the target area 81 touched by the target person is a seat Z (referred to as 81 g in FIG. 19) that is not the recommended area R81, the area recommendation device 100 has the area information 2 regarding the seat Z, for example, as shown in FIG. Is presented to the output device 92a.

（５－３）
以上、本開示の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。 (5-3)
Although the embodiments of the present disclosure have been described above, it will be understood that various modifications of the embodiments and details are possible without departing from the spirit and scope of the present disclosure described in the claims. ..

１ 領域情報取得部
２ 領域情報
２ａ 領域情報項目
２ｂ 優先領域情報項目
５０ 推薦領域決定部
６０ 生体情報取得部
６１ 生体情報
７４ 過去情報
７４ａ 過去領域情報
７４ｂ 過去生体情報
７５ 現在情報
７５ａ 現在領域情報
７５ｂ 現在生体情報
８０ 対象空間
８１ 対象領域
Ｒ８１ 推薦領域
Ｒ８２ 推薦理由
９０ 希望条件取得部
９１ 希望条件
９２ 提示部
９５ 選択領域情報取得部
９６ 選択領域情報
１００ 領域推薦装置
ＳＭ１ 第１類似度
Ｓ２ 第２類似度 1 Area information acquisition unit 2 Area information 2a Area information item 2b Priority area information item 50 Recommended area determination unit 60 Biometric information acquisition unit 61 Biometric information 74 Past information 74a Past area information 74b Past biometric information 75 Current information 75a Current area information 75b Present Biological information 80 Target space 81 Target area R81 Recommended area R82 Reason for recommendation 90 Desired condition acquisition unit 91 Desired condition 92 Presentation unit 95 Selection area information acquisition unit 96 Selection area information 100 Area recommendation device SM1 First similarity S2 Second similarity

特開２０１４－２１４９７５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-214975

Claims (7)

対象空間（８０）内の複数の対象領域（８１）の中から、対象者に推薦する１又は複数の推薦領域（Ｒ８１）を決定する領域推薦装置（１００）であって、
前記対象領域に関する情報である領域情報（２）を取得する領域情報取得部（１）と、
前記対象空間内の人の生体情報（６１）を取得する生体情報取得部（６０）と、
前記領域情報及び前記生体情報を基に、前記推薦領域を決定する推薦領域決定部（５０）と、
１又は複数の前記推薦領域と、前記推薦領域を決定した推薦理由（Ｒ８２）と、を前記対象者に対して提示する提示部（９２）と、
を備え、
前記推薦領域決定部は、
前記対象者に関する過去の前記領域情報である過去領域情報（７４ａ）を含む過去情報（７４）と、現在の前記領域情報である現在領域情報（７５ａ）を含む現在情報（７５）と、を多次元空間内の１つ又は複数の多次元情報点として定量化し、
前記多次元空間上に、第１距離を定義し、
前記過去情報を定量化した前記多次元情報点を集約した所定の点から、前記現在情報を定量化した前記多次元情報点までの前記第１距離の遠近に基づいて、前記現在情報を定量化した前記多次元情報点の中から前記推薦領域を決定する、
領域推薦装置。 An area recommendation device (100) that determines one or a plurality of recommended areas (R81) to be recommended to a target person from a plurality of target areas (81) in the target space (80).
The area information acquisition unit (1) for acquiring the area information (2) which is the information about the target area, and the area information acquisition unit (1).
The biometric information acquisition unit (60) that acquires the biometric information (61) of a person in the target space,
A recommendation area determination unit (50) that determines the recommended area based on the area information and the biological information, and
A presentation unit (92) that presents one or a plurality of the recommended areas and a recommendation reason (R82) that determines the recommended area to the target person.
Equipped with
The recommended area determination unit
The past information (74) including the past area information (74a) which is the past area information about the target person and the present information (75) including the present area information (75a) which is the current area information are abundant. Quantified as one or more multidimensional information points in dimensional space,
A first distance is defined on the multidimensional space,
The current information is quantified based on the perspective of the first distance from a predetermined point at which the multidimensional information points quantifying the past information to the multidimensional information point where the current information is quantified. The recommended area is determined from the multidimensional information points.
Area recommendation device. 前記過去情報は、前記対象者に関する過去の前記生体情報である過去生体情報（７４ｂ）をさらに含み、
前記現在情報は、前記対象者に関する現在の前記生体情報である現在生体情報（７５ｂ）をさらに含む、
請求項１に記載の領域推薦装置。 The past information further includes past biometric information (74b), which is the past biometric information about the subject.
The current information further includes current biometric information (75b), which is the current biometric information about the subject.
The area recommendation device according to claim 1 . 前記領域情報は、領域情報項目から構成され、
前記領域情報項目は、温度、湿度、照度、照明の色、騒音、椅子の種類、テーブルの種類、個人用か共用か、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含み、
前記推薦領域決定部は、
前記多次元空間上に、前記領域情報項目ごとの第２距離を定義し、
前記過去情報を定量化した前記多次元情報点を集約した所定の点から、前記現在情報を定量化した前記多次元情報点までの前記第２距離の遠近に基づいて、前記現在情報を定量化した前記多次元情報点の中から前記推薦領域を決定する、
請求項１又は２に記載の領域推薦装置。 The area information is composed of area information items.
The area information items include temperature, humidity, illuminance, lighting color, noise, chair type, table type, personal or shared, window presence / absence, population density, presence / absence of outlets, and proximity of OA equipment. Including at least one of
The recommended area determination unit
A second distance for each area information item is defined on the multidimensional space.
The current information is quantified based on the perspective of the second distance from a predetermined point at which the multidimensional information points quantifying the past information to the multidimensional information point where the current information is quantified. The recommended area is determined from the multidimensional information points.
The area recommendation device according to claim 1 or 2 . 前記対象者の希望条件（９１）を取得する希望条件取得部（９０）、
をさらに備え、
前記希望条件は、前記対象者が優先する前記領域情報項目である優先領域情報項目（２ｂ）を含み、
前記推薦領域決定部は、前記優先領域情報項目に関する前記第２距離の遠近に基づいて、前記推薦領域を決定する、
請求項３に記載の領域推薦装置。 The desired condition acquisition unit (90), which acquires the desired condition (91) of the target person,
Further prepare
The desired condition includes a priority area information item (2b) which is the area information item prioritized by the target person.
The recommended area determination unit determines the recommended area based on the perspective of the second distance with respect to the priority area information item.
The area recommendation device according to claim 3 . 前記領域情報は、領域情報項目から構成され、
前記領域情報項目は、温度、湿度、照度、照明の色、騒音、椅子の種類、テーブルの種類、個人用か共用か、窓際の当否、人口密度、コンセントの有無及びＯＡ機器の近さのうちの少なくとも１つを含み、
前記提示部が提示する前記推薦理由には、少なくとも前記推薦領域に関する、１又は複数の前記領域情報項目が含まれる、
請求項１から４のいずれか１つに記載の領域推薦装置。 The area information is composed of area information items.
The area information items include temperature, humidity, illuminance, lighting color, noise, chair type, table type, personal or shared, window presence / absence, population density, presence / absence of outlets, and proximity of OA equipment. Including at least one of
The recommendation reason presented by the presentation unit includes at least one or a plurality of the area information items relating to the recommended area.
The area recommendation device according to any one of claims 1 to 4 . 前記提示部は、前記対象者に関する前記領域情報に基づいて、前記対象者の利用履歴をさらに提示する、
請求項１から５のいずれか１つに記載の領域推薦装置。 The presenting unit further presents the usage history of the target person based on the area information regarding the target person.
The area recommendation device according to any one of claims 1 to 5 . 前記対象者が選択した領域の位置情報である選択領域情報（９６）を取得する選択領域情報取得部（９５）、
をさらに備え、
前記提示部は、前記選択領域情報に関する前記領域情報をさらに提示する、
請求項１から６のいずれか１つに記載の領域推薦装置。 The selection area information acquisition unit (95), which acquires the selection area information (96) which is the position information of the area selected by the target person,
Further prepare
The presenting unit further presents the area information regarding the selected area information.
The area recommendation device according to any one of claims 1 to 6 .
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